# encoding=utf-8

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')
#显示中文
from pylab import *  #显示中文

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #显示中文
#画图中显示负号
import matplotlib

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 对以下数据进行处理，了解逻辑回归特性
# 1.	数据创建
# a)	[1, 1, 0], [1, 2, 0], [0, 0, 1], [-1, 0, 1] 将数据进行存储（10分）
df = pd.DataFrame(data = [[1, 1, 0], [1, 2, 0], [0, 0, 1], [-1, 0, 1]])
# b)	数据最后一个数值为y，其余数值为x（10分）
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]
# 2.	模型创建
# a)	创建逻辑回归（15分）
lor = LogisticRegression()
# b)	拟合数据（10分）
lor.fit(X,y)
# c)	打印预测结果（10分）
print(lor.predict(X))
# d)	打印每个样本各类别概率（15分）
print(lor.predict_proba(X))
# e)	打印截距（10分）
print(lor.intercept_)
# f)	打印权重（10分）
print(lor.coef_)
# g)	说明逻辑回归概率和边界线之间的关系（10分）


